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搜索结果 - 6
因果启发式正则化实现域通用表示
在给定描述不同领域 / 分布共享的数据生成过程的因果图的基础上，通过强制执行足够的图推断条件独立性可以确定领域通用（非虚假的）特征表示。针对标准的输入 - 输出预测设置，我们将文献中考虑的图集合分类为两个不同的组：（i）那些在训练领域中的经
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25 days ago
伊朗法律和规章的情境主题建模与内容分析
该研究使用主题建模方法对伊朗法律进行了探索，识别了经济、法规、文化、信息技术和政治等主题，并发现法规主要涉及经济和海关，而文化规范在 2023 年有所增加。每年制定的法律能反映社会状况和立法者的关注重点。
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8 months ago
GAN 训练的图像增强
本研究系统地研究了不同数据扩增技术在 GAN 训练中的有效性，并提供了关于如何扩增图像以改善生成图像保真度的见解和指南。我们还发现如果在真实图像和生成图像上使用扩增技术，即使只使用原始 GAN，也可以达到与最新技术成果相当的生成质量。如果结
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4 years ago
基于块随机化的随机近端梯度下降方法用于低秩张量分解
本文提出了一种用于大规模张量分解的随机优化框架，结合了随机块坐标下降和随机近端梯度等算法，支持常用的约束和正则化，并给出了收敛性分析。
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5 years ago
LDMNet: 低维流形正则化神经网络
通过使用 Low-Dimensional-Manifold-regularized neural Network 来加强神经网络的特征提取，有效提高了在小样本情况下的泛化能力并且可以应用于同种物体的跨光谱识别。
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7 years ago
非正则化：经验风险最小化的近端点近似和更快的随机算法
本文提出了一种新的随机算法，通过将强凸函数的最小化转化为函数规则化的逼近最小化，从而优化了经验风险最小化过程中的性能，实践表明该算法具有稳定性和行之有效的优势
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9 years ago
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